下图是TD3+BC算法相对于CQL、Fish-BRC算法的复杂性对比,从表中我们可以看到CQL和Fish-BRC在算法(algorithmic)上有了很多的变种,使用生成网络,近似 logsumexp 等,而TD3+BC仅仅添加了一个BC term和Normalized state,足够的简单。 2.2 理论部分 对于经典的DDPG、TD3等算法来讲,
TD3-BC算法是TD3算法提出者搞出来的离线强化学习方法,优势特别明显,那就是简单的,绝对的简单。其实看了就是TD3算法基础上加入行为克隆和归一化,总结一下变化: 1.在标准的TD3算法更新目标上引入了行为克隆项 π=argmaxπE(s,a)∼D[λQ(s,π(s))−(π(s)−a)2](1) 其中(π(s)−a)2为行为...
比较了算法们的训练时间,TD3 + BC 训练时间最短。 图2 3 显示的稳定性问题。(见上面 section 4 的笔记) ablation: 师兄提到的一点:可以预见的是,删除 state normalization 的影响是最小的,但它仍然有好处,并且只是一个微小的调整。对应 Figure 5 最后一张图。
首先TD3是一个异策略的算法, 只能用于连续动作空间 TD3主要解决了两个问题:第4节over estimation(过高估计), 以及第五节high variance(高方差) actor-critic框架算法跟DQN中一样,Q函数的估计会有误差,在取最大化Q值的时候,会高于真实的最大Q值。由于过高的估计偏差,这种累积的错误会导致任意的坏状态被估计为高...
本发明涉及水电站调度技术领域,尤其涉及一种基于TD3算法的梯级水电调度方法、系统、设备及存储介质,方法包括:构建基于梯级水电站基础数据和运行情况的长期优化调度模型;将长期优化调度模型中的调度问题转化为马尔科夫决策过程;利用双延迟‑确定策略梯度算法TD3对马尔科夫决策过程进行求解,得到梯级水电站中各电站长期调度决...
百度试题 题目采用2~3阶龙格-库塔算法求解一阶常微分方程的函数名是( ) A.ode23B.ode23sC.ode23tD.ode23tb相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
BC(behavior cloning),行为克隆是模仿学习中的一种主流算法,另一种算法为对抗式模仿学习,模仿学习最初为了使得智能体从专家数据集中学习决策,让智能体像人做到的一些任务而免去复杂的条件约束。作为一种使用专家数据集的训练方式,和离线学习类似,都有可能出现初始策略意外走向数据集中不存在的(s,a)导致策略越走越偏...